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评估方法。这个目标后来被放弃了。）
还设计了更为实际的一些操作测试法，可是，由于大部分都要求每位受试者都有一个测试人，而且许多测试还必须在实验室里进行，这也不适应学校、工厂、临床和机构以及军队当中的大型性格测试应用。有几个例子列在这里：
——受试者得通过四道印制的迷宫，每道只花15秒的时间，不能让铅笔轨迹碰到迷宫的边缘。如果成功，就说明该人有决断力。
——受试者按正常方法大声地念一篇故事，然后倒过来念；所费时间的差距越大，受试者比较僵硬和不灵活的可能性就越大。
——一组受试者参加一个对某个有争议话题的态度测试，每个人都私下里被告知他或者她的观点与大多数人的不同。（出于测试的目的，这不一定就是事实。）再过一会儿之后，受试者再接受测试，一个人对其声明的态度改变的程度，被用来检测他或者她对于求同压力或者按某些说法是对于适应性压力的抵抗能力。
——受试者坐在椅子里等待一件计划好的事情发生，可这件事情被推迟了。可他或者她又不知道，这椅子就成了一个“小动作计”，把所有的动作都记录下来，那些动得很多的人被认为是很紧张或者很容易受挫折的人。
这只取了很少的一批式样。想拿学位的研究生或者寻找某种好销的产品的心理学家们还编制了数以百计的其它情境。他们在开发这样一些产品时也许还有一些非物质主义的动机在里面：为了让结果值得人信赖，这些测试的真正目的还不能让受试者知道，因此，编制这样一个测试题还有某种玩游戏或者设计出一种可操作的玩笑的意味。也许情况是这样的，设计了这样一些评估办法的心理学家们发现这件事情非常有趣。
乱中求序
在性格研究历史的早期就已经很明显了，关于特征而收集到的大量数据都只是些原始材料。有关一个人的一套杂乱的特征分数，并不能合起来形成关于这个他或者她的性格的整体图象，而且，从大量受试者的样品当中得出的分数编辑起来，并不能给整体意义上的性格提出什么新见解。
奥尔波特指出了这个问题：“似乎已经很清楚，我们在性格和动机当中所寻找的一些单位是些相当复杂的结构而不是基本分子单元。”可是，特征检测是分子式的，而且，还不能明确地看出，按照比如由M M PI所产生的26种特征分数得出的一大堆发现，怎样就能看到一个结构，可以从一组不同测试法当中收集到的成百种分数更不能做到这一点。
好几位心理学家提议，要从混乱当中求得秩序，即把一些联合特征合并成更大一些的趋向或者共存特征如“总体动作”，“幸福感”及“情感稳定性”，或者变成心理动力学上的共存特征如进攻性及口唇或者肛门趋向。其它一些人建议把性格特征归类为双模式的范围或者类型，如荣格把人群分成外向及内向两类。
可这都是些模糊不清的笼统词。研究者们需要强有力的证据来证明，特征是以非常清晰的、可辨识的串连贯起来的。而一种把这个证据收集起来的办法是存在的。高尔顿曾找到了相互关系分析法，即是一种检测互变量的统计学上的步骤（一种变量发生变化的程度，如某种特征，在另一个特征或者变量发生变化时会随之发生变化）。接着，英国心理学家和统计学家查尔斯·斯皮尔曼又设计出了最为复杂的方法，叫做因素分析，它是要同时检测一整个变量组中各个变量的相互关系——这正好是让特征数据产生意义所需要的东西。这个方法很复杂，但其基本概念却非常简单。如果一组特征都共同变化——也即是说，在任何特征里面，如果一个较高或者较低的分数都伴有另一些特征的分数也变高或者变低——那就有理由假定，它们一定受到某种起总体作用的普通倾向或者因素的影响。
在40年代，一位德裔英国人名汉斯·艾森克的（1916－）心理学家，进行了一项把因素分析应用到性格分析中去的复杂工作。汉斯是德国人，但不是犹太人，他在德国沦于纳粹统治之下以后离开了自己的国家，成为一名英国公民。艾森克采纳了荣格的两分原型，他假定，若干特征，如死板和害羞，会在一些内向的人身上产生强烈的相互作用，而相反的一些特征却会在外向的人身上产生相互作用。对此，他又增加了两种他自己的两分法原型，即神经质的尺度，一个极端是高度稳定的性格，另一个极端是极为不稳定的性格，在这里，他又期望一些特征会出现彼此相关联的情况。
他用按照M M PI和他自己设计的一套性格测试法得出的特征数据，把自己的假设应用到统计学测试当中去，结果发现这些假设是正确的：在他认为内向者和外向者身上应该成串出现的一些特征当中，的确存在一些相互联动的关系，在有神经毛病和正常人之间他认为应该成串出现的一些特征之中，的确也存在可比较的相互联动关系。当他把这四种因素列出来的时候，他发现它们与加伦在古代发明的体液理论的四素质说有惊人的相似之处。一向喜欢唱反腔的艾森克，对这种巧合这次却异乎寻常地小心：
一头钻入故纸堆里去寻找想要的东西，这是很容易的一件事，尤其是在拿现代的话去解释古代的术语时。可是，在早期的思想家与更现代的一些（由其它人和艾森克自己所做的）工作当中，好像的确存在某些类同之处。
提出了这份警告之后，他画了下面这张图：
尽管这种巧合令人激动，可大多数的M M PI使用者都发现艾森克四重原型太过抽象了，他们希望从测试结果得出的分数里抽取更为具体和详细的诊断办法来。这些诊断法终于通过一位在英国出生的心理学家雷蒙德·卡特尔（1905－）几十年不缀的努力，以不同的因素分析法实现了。卡特尔比艾森克更为小心谨慎，也更讲究方法。他没有像艾森克一样以一个假设的结论作为开头，而是让因素分析法自己探索自己的道路。他在大量变量当中计算其相互联动，把那些明显显示出相互联动关系的东西列成表，再给它们编上因素名。这是一件繁重的活，哪怕是在计算机的帮助下亦是如此。比如，要把一百种变量之间可能的相互关系计算出来，人们得计算4950种关系。
这只是卡特尔所从事的工作的一个例子。在早期的一个阶段，他发现，承认一个常现错误的强烈倾向同时伴有同意的强烈倾向，而且这两种倾向都与情绪化、对可厌恶事物的敏感性、重大的严重问题和其它一些特征有相互联系，而且与像心率很高这类的生理症状也有联系。对卡特尔来说，这些“表层的特征”的相互关系网络暗示着下面还有一层“根源性的特征”，即他所命名的“焦虑”。
这样的研究听起来严苛认真，远离现实生活，可是，卡特尔尽管态度恭俭，温文尔雅，却不是什么浮浅虚夸之人。他是一位英国工程师的儿子，他认为——也许是受他父亲职业的影响的缘故——理工科学才是他应该学习的科学领域，并在伦敦大学攻读化学和物理。可他是个无所不读的学生，对当时（20年代）的一些知识和政界发生的热门活动也投入很大热情，这些活动最终带来的结果是一次大的思维超脱：
我在实验室里的凳子开始觉得短小一些了，而世界的问题却广大无边。然而，跟一位在火车站里的人一样，看着火车远离而去，心里清楚那些火车并不是他的，我放弃了政党和一些宗教团体所提出的济世大法。我慢慢地认识到，为了超越人性当中的非理性成份，就得研究思维本身的工作机制……从这一刻起，也就是我得理工学位的几个月前，我意识到，心理学是我终生的兴趣所在。
卡特尔一头扎入了心理学的研究生工作，他投入大学的斯皮尔曼门下，学习因素分析的专门技术。不幸的是，在他拿到博士学位的时候，心理学还只是刚刚在英国的高等学府立下足来，在接下来的15年时间里，他只能靠当一名中学的心理学教师和临床医生来挣面包钱。这样做是不无代价的——繁重的工作和紧巴巴的收入毁了他的第一个家庭——还有其毁灭的回报：它在很大程度上增加了他对性格复杂性和丰富性的理解。可是，他真正的目标是要做因素分析研究工作，如他自己所言：
在我看来非常明显，如约翰·斯图亚特·密尔所言，结构和重要的关系的惟一证据在于相互变化之中，而且，这种由斯皮尔曼创造的相互变化和因素分析的新工具，现在可以发挥其长处，应用到一个更为广泛的前沿里去——应用到性格结构和寻找行为动力根源这样一些困难的问题里面去。
卡特尔1937年来到美国，在几所有名的大学任了几期短暂的教职，幸福地再婚，并继续进行性格特征的因素分析。1945年，他成了伊利诺伊大学性格评估实验室的负责人，他的研究工作也因此而加速了。他在这里工作了27年，然后又在夏威夷大学继续工作，他一直向前，进行越来越高级的因素分析工作，得出了级别越来越高的的性格因素。
在他研究工作的早期，他设法将171种表层特征归类为62个串。但是，他发现，这些串都有互相重叠的地方——彼此互相覆盖——因此，后来又把它缩减为35个。再之后，他和其他人——在他的自传中，他很慷慨地列出了约80位助手的名字——把这项研究又投向前进，他们最终得出结论说，16个根本性的特征或者因素，按他的话说：“足以涵盖目前在常见的口头语和心理学文献中发现的所有个体性格差异（即表层特征）。它们在总体的性格方面没有留下任何遗漏。”
16种性格因素当中的每一种都是两极化的。比如，情感稳定性，从一端的“受感情影响”到另一端的“情感稳�